Тимур Машнин - Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Исходный код к примерам можно скачать с сайта GitHub.

ИИ резко меняет нашу жизнь и формирует наше будущее.

Всемирный экономический форум недавно опубликовал отчет, в котором говорится, что в период до 2022 года около 75 миллионов рабочих мест могут быть потеряны из-за машин.

Далее в отчете говорится, что 133 миллиона новых рабочих мест могут появиться из-за быстрого развития машин и ИИ.

Это означает 58 миллионов новых рабочих мест, которые будут созданы в ближайшие несколько лет.

ИИ состоит из 2-х слов Искусственный и интеллект.

Все, что не естественно и создано людьми, является искусственным.

Интеллект означает способность понимать, рассуждать, планировать и т. д.

Таким образом, мы можем сказать, что любой код, технология или алгоритм, которые позволяют машине имитировать, развивать или демонстрировать человеческое познание или поведение, являются ИИ.

И в наши дни много говорят об искусственном интеллекте.

Почему вырос интерес к ИИ?

Причина в том, что раньше у нас было очень мало данных.

Но в наши дни наблюдается огромный рост объема данных, которые генерируются каждую минуту и помогают нам делать более точные прогнозы.

Наряду с огромным объемом данных у нас также появились более совершенные алгоритмы, вычислительные мощности и хранилища данных, которые могут справиться с таким огромным объемом данных.

И искусственный интеллект – это очень широкое понятие, в которое входят машинное обучение и глубокое обучение.

В широком смысле ИИ – это научить машины действовать и думать, как люди.

Это создание программ, которые будут сами действовать без участия человека.

Другое направление ИИ связано с тем, чтобы дать машинам больше когнитивных и сенсорных возможностей.

Это направление связано с анализом изображений и видео, с обработкой и пониманием речи и так далее.

Это создание технологий, которые в некоторых случаях могут заменить то, что делают люди.

И это создание приложений для интеллектуального решения проблем с использованием алгоритмов.

Это разработка программ или алгоритмов таким образом, чтобы они могли учиться и совершенствоваться с течением времени под воздействием новых данных.

Таким образом, искусственный интеллект может быть чем-то, что имитирует человеческий интеллект.

Это в широком смысле.

Более узкое направление – это может быть чисто вычислительный подход и подход для оптимизации, в котором производится манипуляция данными таким образом, чтобы получить неочевидные результаты.

И здесь ИИ – это инструмент, который используется компьютером для автоматического выполнения задач практически без вмешательства человека.

ИИ – это сложная серия алгоритмов, которые что-то делают с поступающей информацией.

Мы будем исходить из того, что искусственный интеллект – это набор технологий, который позволяет извлекать знания из данных.

Таким образом, это любая система, которая изучает или понимает шаблоны или закономерности в этих данных и может идентифицировать их, а затем воспроизводить их на новой информации.

Мы будем исходить из того, что искусственный интеллект – это не симулятор человеческого интеллекта, а ИИ – это машинное обучение.

И технология машинного обучения – это использование математики в компьютерах для поиска неких шаблонов или закономерностей в данных.

И эти данные могут быть структурированными или неструктурированными.

Единственное различие между машинным обучением и технологиями, которые были до этого, состоит в том, что раньше нам, людям, приходилось вручную кодировать эти шаблоны.

Но компьютеры могут найти эти шаблоны или закономерности самостоятельно, используя математику.

Таким образом, для нас искусственный интеллект – это набор математических алгоритмов, которые позволяют компьютерам находить шаблоны, о которых мы, возможно, даже не подозреваем, без необходимости кодировать их вручную.

Можно сказать, что ИИ – это все, что заставляет машины действовать более разумно.

Также можно сказать, что ИИ – это дополненный интеллект.

ИИ не обязательно должен пытаться заменить людей, а скорее должен расширять человеческие возможности и выполнять задачи, которые ни люди, ни просто машины не могут выполнить самостоятельно.

Интернет дал нам быстрый доступ к большему количеству информации.

И сейчас у нас есть распределенные вычисления и интернет вещей, которые также связаны с огромным объемом информации.

И также есть социальные сети, которые генерируют огромный объем неструктурированных данных.

И с помощью ИИ, мы можем взять информацию, которая необходима экспертам, в определенной предметной области, и подкрепить ее доказательствами, чтобы эксперты могли принимать более обоснованные решения.

Вот что такое дополненный интеллект.

С ИИ эксперты могут расширить свои возможности и позволить машинам выполнять трудоемкую работу.

Теперь, как ИИ может учится?

Мы предоставляем машинам возможность исследовать примеры и создавать модели машинного обучения на основе входных данных и желаемых результатов.

И мы можем делать это различными способами, такими как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и дополнительное обучение.

На самом деле у людей есть очень распространенное заблуждение о том, что искусственный интеллект – это человеческий разум внутри компьютера, что человеческий интеллект полностью имитируется в компьютере.

Но машинное обучение или ИИ не моделирует человеческий разум, он просто пытается открыть новые возможности для компьютеров.

ИИ пытается позволить компьютерам понимать определенные виды данных, которые они не могли понять раньше.

Так, например, если посмотреть на то, что могут люди, то мы можем понимать язык, мы обладаем такой сложной способностью общаться на языке.

Также наш мозг может воспринимать колебания молекул воздуха и превращать их в мысли, и это действительно удивительно.

Мы также отлично умеем обрабатывать визуальные данные, например, когда вы смотрите на чье-то лицо, вы можете мгновенно узнать его.

Когда вы смотрите на чьи-то глаза, вы можете точно сказать, куда они смотрят, и это действительно удивительная способность.

Это то, что компьютеры не могут сделать, потому что они фундаментально ограничены математикой.

Они могут понимать только числа и математические операции.

Но, используя технологию машинного обучения, вы можете взять эту математику и использовать ее для изучения шаблонов или закономерностей в огромном объеме как структурированных, так и неструктурированных данных.

Вот что такое сейчас практически для нас ИИ.

Общее использование ИИ в настоящее время заключается в получении больших наборов данных и обработки этих данных в режиме реального времени.

В зависимости от типа решаемых задач, ИИ также можно разделить на типы – узкий, общий и супер.